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亚马逊首席架构师谈AI实践

讲述:丁婵大小:1.09M时长:02:23
近日,亚马逊中国研发中心首席架构师蔡超接受 AI 前线的采访,分享了他在亚马逊的 AI 实践之路。
机器学习是现在 AI 的主要内容,在蔡超看来,机器学习的本质就是从数据中找出 pattern(模式),他解释道:“以前我们也会用线性回归等去拟合、预测数据或是进行聚类,关联规则挖掘,不过那时大家并不十分强调自己使用了机器学习或 AI 技术,更多的是说数据挖掘 (Data Mining)。”
另外,现在有不少技术人有转型 AI 的打算,在众多的转型方式中,蔡超最推荐的方式是:首先自己学习一些基础知识,然后在真实项目中和这方面专家一起工作。
蔡超表示:“亚马逊更看中的是具有扎实基本工和快速学习能力的人才。”他认为,对于技术人员来说,深入研究技术的本质及勇于实践不怕失败,并且善于从失败中学习是非常可贵的特质。
近几年,蔡超带领亚马逊工程团队使用机器学习、深度学习等技术,在全球客服系统智能化、推荐系统本地化及合规性检测自动化等多个方面实现了大量的成功创新。
关于技术选型,蔡超表示,以上提到的系统在早期开发的过程中使用了 Keras+Tensorflow 的组合,新的项目则基本都是使用 MXNet。
关于深度学习框架的选择,蔡超表示,如何选择要根据开发者的实际情况,如果是初学者,那么 Tensorflow 是比较好的选择,很容易找到大量的学习资料,而 MXNet 则有着较好的并行计算性能。当然如果是 AWS 的用户,那么最好使用 MXNet,因为 AWS 官方支持了 MXNet,用户可以更方便地使用它。
对于人工智能的未来,蔡超表示,虽然近年来 AI 取得了很多令人振奋的成果,但很多都是在图像和语音领域,或者是一些相对封闭空间的问题,如棋类对弈。这些问题的定义相对简单,并拥有大量数据,可以充分利用硬件计算能力取得的进步而获得进展。而在 AI 的很多本质性问题上,如可形式化、可计算性、认知与学习的关系等,还需要有真正突破性的进展。
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